不必要。神经网络（或您使用的其他任何东西）是您正在尝试做的事情的模型，并且通常模型无法完美地模拟现实，因为它太复杂了。噪声项通常用于表示这一点，即模型与现实世界的关系不完善。

该方程只是我们对响应变量（又名因变量）之间关系的假设$y$和一个预测器（又名自变量）$x$，即响应变量（目标）是未知函数$f$预测器的$x$加上一些噪音$\epsilon$由于例如测量错误（例如由损坏的传感器引起）。所以，如果你有一个数据集$D = \{(y_i, x_i)\}_{i=1}^N$, 你假设$y_i = f(x_i) + \epsilon, \forall i$. 然后目标（在监督学习中）是估计 $f$使用例如神经网络$\hat{f}_\theta$, 所以目标是找到一个函数$\hat{f}_\theta$这样$\hat{f}_\theta(x_i) = y_i$，所以，在实践中，你经常忽略$\epsilon$因为这与不可约误差有关。

你可以在An Introduction to Statistical Learning一书的第 16 页找到这个方程。在那里，您还将找到有关（统计）监督学习的目标以及原因的更多信息$\epsilon$是不可约的。

所以，你的问题的答案是否定的，因为$f$没有神经网络，而是一个未知函数。如果你的神经网络$\hat{f}$等于$f$，那么，是的，但是，当然，在实践中，几乎永远不会发生这种情况。